基于Household变换阻塞矩阵的机载雷达抗主瓣干扰方法

在雷达抗主瓣干扰方法中阻塞矩阵预处理技术受到较多关注,传统阻塞矩阵的构造基于二项式相消的原理,在对干扰抑制的同时也会影响接收到的期望信号和噪声分布特性,导致信噪比(SNR)下降.为克服传统阻塞矩阵对接收信号中的白噪声产生污染的缺陷,提出一种基于稀疏恢复的Household变换阻塞矩阵机载雷达抗主瓣干扰方法.该方法首先在无源模式下利用稀疏恢复技术估计出主瓣干扰的精确来向,然后通过新构造的阻塞矩阵对主瓣干扰进行抑制,最后通过空时自适应处理技术抑制杂波和剩余干扰.仿真结果表明,所提方法能够同时实现对机载雷达主瓣干扰和强杂波的有效抑制.     

一种稳健的特征空间线性约束波束形成器

基于特征空间的线性约束最小方差（eigenspace-based linearly constrained minimum variance,ELCMV）算法是一种稳健的波束形成方法,但其性能只能在一定的指向误差范围内保持稳定,当指向误差较大而使期望信号落在预设波束主瓣边缘时,其性能会严重恶化。对ELCMV算法进行改进,提出一种对零点约束方向和指向误差都具有稳健性的波束形成方法。该方法首先利用矢量旋转对预设导向矢量进行校正,再将校正后的导向矢量向信号子空间投影,最后结合线性约束用线性约束最小方差（linearly constrained minimum variance,LCMV）算法来求解权矢量。计算机仿真证实了该方法的有效性。     

一种基于投影预变换的自适应波束形成新算法

基于阵列数据的投影变换,提出了一种改进的自适应波束形成新算法,可对阵列数据进一步降维;当目标含于相关矩阵时,新算法能有效地抑制信号对消现象,并且具有良好的波束保形能力和快速收敛特点。计算机仿真结果验证了这些优点。     

主瓣干扰下宽带圆阵自适应波束形成方法

在宽带自适应波束形成中,若干扰信号从主瓣进入,往往引起主瓣畸变且副瓣电平增高,波束性能严重恶化。随着圆型阵列的广泛应用,该文针对均匀圆阵的宽带波束形成,合理地构造出阻塞矩阵,对主瓣干扰进行干扰相消预处理,再进行自适应波束形成,解决了主瓣畸变问题,提高了自适应波束的性能。结合均匀分布圆阵所作的计算机仿真验证了该方法的有效性。     

一种基于原子重构的雷达抗主瓣干扰方法

为提升主瓣干扰下雷达作战效能,提出了一种基于原子重构的雷达抗主瓣干扰方法,可有效抑制主瓣干扰,同时具有较高的目标距离和角度估计精度.首先采用特征投影预处理(EMP)算法抑制主瓣干扰,进而通过波束形成和脉冲压缩估计目标距离,然后利用原子重构法估计目标角度.该方法对雷达阵列结构要求不高,既可适用于线阵,也可适用于面阵.当目标方位角(或俯仰角)等于干扰方位角(或俯仰角)时,该方法仍然能同时有效地估计目标方位角和俯仰角.     

线性约束的梯度投影法

本文应用作者（１９９５，１９９６）所建立的可行方向法的理论和方法，给出了梯度投影法的搜索方向的表达式和搜索方向是可行方向的充分必要条件，建立了梯度投影法的理论。f     

一种改进的基于投影预变换 自适应波束形成器

在基于投影预变换的基础上，提出了一种改进的自适应波束形成算法，该方法改善了自适应波束形成过程中小期望信号的缺点，同时，提高了干扰源靠得较近时波束形成的稳健性，增强阵列输出SINR。此外，新算法具有空间平滑作用，在空间存在相关或者相干干扰时仍具有较好的干扰抑制性能和波束保形能力，计算机仿真结果说明了新算法的有效性。     

一种新的线性约束恒模算法

针对LSCCMA在干扰信号来波方向上不能形成明显零限的局限性,以及需要避开强干扰来波信号的应用场合,提出基于干扰信号导向矢量算法(LICCMA),该算法在常规CMA的基本条件上增加了干扰零陷的约束条件,以干扰信号零陷为目标进行算法优化设计.与LSCCMA相比,LICCMA在干扰信号强于期望信号的环境,在干扰信号来波方向上形成明显的零陷,提高了信号的信干比.     

阵列信号部分自适应处理的一种迭代搜索算法

提出了一种简单的自适应单元选取迭代搜索算法，它可准最优地选取自适应单元完成阵元级部分自适应处理，其优点是系统性能改善显著，实现简单，运算量较小．计算机模拟结果验证了其有效性．文中关于自适应单元选取的结果，对部分自适应处理的设计有一定的参考价值     

多站雷达主瓣干扰抑制方法研究

主瓣压制式干扰是现代电子战中雷达所面临的重要干扰样式。在多站雷达系统下,由于干扰机宽波束的特点,各接收站接收到干扰信号是高度相关的,而目标在各探测方向上的散射特性不同,在各接收站中的回波信号是相互独立的。根据这一空间散射特性的差异,该文提出一种基于幅度比特征的多站雷达主瓣干扰抑制方法。在各接收站进行时间对齐后,对各时刻点的回波信号计算幅度比,将时域信号转化到幅度比特征域,在该特征域中,干扰的相关性导致其在背景中被"平滑",目标回波的独立性使目标"凸显"。最后,在幅度比特征域设定固定门限,对目标进行恒虚警检测。仿真实验验证了该方法能够有效地抑制主瓣压制式干扰,并可改善主瓣干扰条件下的目标检测性能。     

基于子阵的宽带发射干扰置零方法

为了抑制宽带干扰信号，在发射方向图上形成干扰凹口，提出了一种宽带宽角发射波束形成新方法．该方法首先发射窄带信号，应用超分辨方法估计出目标和干扰的方向并求出窄带权矢量；把窄带权矢量和宽带相位补偿权相结合形成宽带最优权，当发射为宽带线性调频脉冲信号时，能保证发射宽带信号距离高分辨，同时在方向图干扰方向形成较宽零点．     

基于SMI和MBM的干扰对消法的实现

波束形成技术是自适应天线所研究的主要问题之一，在雷达、声纳和通信等系统中，作为抑制干扰和降低噪声损害的一种有效手段，被广泛采用。在实际环境中，往往存在有信号经过多径反射、散射等产生干扰信号。干扰的存在会导致信号相消现象，使很多已有的波束形成算法失去作用。该文对相干干扰存在时的信号相消现象进行了探讨，并对SMI和MBM两种干扰消除方法进行了研究和性能比较。     

基于干扰矩阵重构的稳健自适应波束形成算法

针对较高信噪比下自适应波束形成性能退化问题,提出了一种基于干扰噪声协方差矩阵重构的新型稳健自适应波束形成算法。利用空间谱估计方法重构出不含期望信号的干扰噪声协方差矩阵,保证了高信噪比时波束形成器的输出增益;并基于信号子空间与干扰子空间的正交性建立了期望信号导向矢量估计的约束条件,以求解出近似最优的权值矢量。理论分析和仿真结果表明,当存在随机指向误差和局部散射时,该算法在较大输入信噪比范围内的性能仍接近最优,较现有算法稳健性更强。     

基于改进阻塞矩阵的DMA小信号主瓣保形与导向失配恢复方案

传统阵列天线在运用阻塞矩阵预处理对抗主瓣强干扰过程中,期望小信号会出现主瓣失真,峰值偏移和旁边电平上升,造成一定的信息损失,影响阵列天线接收信号的输出信干噪比(Signal-to-Interference-Noise Ratio, SINR)。为解决这个问题,提出一种基于改进阻塞矩阵的动态超材料天线(Dynamic Metamaterial Antenna, DMA)小信号主瓣保形与导向失配恢复方案。首先,基于DMA结构特性设计改进阻塞矩阵,对接收信号进行预处理;其次,采用权矢量补偿方法对小信号的导向矢量进行变换;最后,通过自适应空域滤波算法设计求解DMA的方向图状态向量,在天线射频前端实现了空域滤波小信号匹配接收。仿真结果表明,经过阻塞矩阵预处理后的DMA比传统天线具有更好的空域波束赋形能力。所提方案能够有效对抗主瓣存在强干扰的情况,降低主瓣失真,恢复小信号主瓣峰值偏移的导向矢量,进一步提高期望小信号的接收增益,证明所提算法的有效性以及优于传统天线阵列波束形成方法的优势。     

舰载圆形阵列天线抑制相干干扰的性能研究

自适应天线阵常常工作于存在相干干扰的背景下,运用空间平滑技术的波束形成方法可抑制相干干扰,但降低了阵列孔径利用率且不能直接用于圆形阵列.这里对一种基于预正交处理思想的波束形成方法的性能进行了分析,表明其不仅能有效抑制相干干扰,而且充分利用了阵列孔径,在实际应用时可采用阵列移位方式来实现.计算机仿真实验表明,该方法不仅可以在有很大随机移位误差的情况下有效工作,而且在阵元存在幅相误差时比常规方法更有效,所得结论有利于推动该技术走向工程实际.     

一种识别谐波分量主瓣干扰的方法

加窗插值快速傅里叶变换是目前最常用的谐波信号分析方法。当信号中含有频率相近的谐波和间谐波分量时,频谱中通常存在主瓣干扰现象,影响到加窗插值快速傅里叶变换的精度。针对这一问题,研究了主瓣内谱线的相位特性,提出了一种判断主瓣干扰存在的方法,进而识别出频率相近的谐波和间谐波分量。仿真实验验证了该算法的有效性和准确性。     

基于扩频信号的数字广义线性自干扰消除器

针对带内全双工系统中的自干扰信号问题,设计有效的数字域消除方案.分析自干扰信号中各分量的功率量级,针对I/Q不平衡引起的镜像分量,设计基于广义线性模型的数字域LMS自干扰消除器.为了提高自干扰消除性能,引入扩频伪码,以加强自干扰信号和有用信号间的非相关性.仿真结果表明,设计的数字域消除器具备在不同镜像抑制比条件下对镜像分量的重建和抵消能力.引入扩频伪码,能够减小滤波器误差向量中因信号相关性导致的估计噪声,仿真中最高获得了7.5 dB的消除量提升.在不同输入信干比的条件下,采用广义线性模型和引入扩频伪码,均提升了数字域消除器的性能.     

受椭球约束回归系数在矩阵损失下的线性minimax估计

讨论了参数受椭球约束的线性模型Y＝Xβ＋ζ的可估参数向量Sβ,在矩阵损失下的齐次线性minimax估计,得到了一个齐次线性minimax估计类。     

一个拓广的投影型变尺度算法：用于求解线性约束下的非线性最优化问题

在文〔1〕中,我们曾经提出了一个改进的投影型算法,此类算法的收敛性一般来讲是线性的。为加快收敛速度,我们将投影法和变尺度法结合起来,在一定的条件下,可以证明收敛速度是超线性的。